基于数据库的多分辨率地形索引结构的研究

当空间应用进入到网络化后，人们迫切需要利用数据库的约束机制为空间数据提供更好的保护，目前数据库系统只能管理单一分辨率的地形空间数据。该文提出了一种可在关系数据库顶端实现的、支撑动态多分辨率地形与可视化数据调用的关系模型。该模型解决了在大规模地形可视化程序中，数据库系统客户端/服务器间的数据交换问题，利用了X树索引技术将多分辨率地形映射到关系模型中，利用特征空间将累进查询过程转换为几个简单的一维范围查询的联合，在各表中每个帧分别进行一次索引扫描，即可获得全部必要的数据，使其更好地处理大规模的地形数据。实验结果表明，利用该模型能够获得良好的检索效果。     

一种视点相关的多分辨率地形实时绘制方法

本文提出了一种基于视点的地形分块策略，并以四叉树结构来组织地形分块，提出了一种利用受限四叉树对地形网格实时剖分的改进算法，实现了与视点相关的连续多分辨率地形网格的简化和实时绘制。     

自适应分块细节水平的多分辨率体绘制方法

采用多分辨率体绘制医学数据时,一般使用相同的阈值或者细节水平生成纹理,很难处理大规模数据,为此提出一种多分辨率纹理生成方法.首先采用基于方差加权香农熵的自适应分块细节水平选择算法建立原始体数据的统一划分多分辨率表示;然后采用分块纹理重组操作,生成具有更高压缩率的体数据多分辨率压缩纹理.文中方法已在GPU上实现,而且实验结果对比表明,该方法既能得到较好的体数据压缩率,又能完成高质量的绘制.     

基于联锁分块的大规模地形建模方法研究

针对已有MRLoD算法生成的地形=三角形网不稳定等缺点,提出了一种新的基于联锁分块的大规模地形建模方法,在对地形进行分块调度的基础上通过预先建立分块模板和分块联锁模板,渲染时动态匹配各模板建立平滑完整的分块模型,在分块调度及附加计算策略下,拼接各分块以完成整块地形的多分辨率建模,并以高效的方式将模型数据传人渲染硬件.实验表明,在满足了精度要求的同时提高了模型的稳定性,有效减少了实时计算量,在渲染效率上取得了令人满意的结果,能够满足用户对大规模地形的实时漫游的要求.     

三维地形中多分辨率影像模型建模方法①

使用高分辨率纹理是增强地形真实性最常用的有效方法,但由于其数据量的庞大需要对纹理影像进行分块处理。为了解决常规手工纹理分块的不足,给出了影像纹理的自动分块原则和方法,提出了一种基于视点的动态多分辨纹理模型和确定纹理分辨率的算法,设计了管理纹理数据的数据结构和数据库存储方案。试验表明,该方法在不降低显示质量的同时,能有效减少纹理的渲染量和较好的可视化效果。     

基于投影网格的全球多分辨率地形绘制

提出一种基于投影网格的全球多分辨率地形绘制算法。利用投影网格剖分球面,快速完成视域内球面的非均匀网格化。对地形数据分层组织、分块存储,通过可视区域计算,实现高效率的地形数据装载和更新。由于每帧网格数量保持基本不变,确保了稳定的帧率。实验结果表明该算法在全球三维地形实时绘制上能取得较好的视觉效果,计算量小、具有较高的效率。     

基于多分辨率模型的实时调度方法

在实时系统中,为了避免任务的计算结果发生时间逻辑错误,我们提出一种新的多分辨率模型。在该模型中,任务有多个计算时间,每个计算时间都对应一定的执行价值。任 务的计算时间越长,其执行价值越高。接着,我们提出了采用计算时间的数学期望值进行任务的优先级分配和可调度分析,从而可以利用已有的优先级分配和可调度分析方法
法,并在此基础上提出确定任务计算时间的方法。     

可扩展的多分辨率三维地形应用框架的研究

多分辨率建模作为解决大面积地形实时动态显示的手段，近年来在国内外得到普遍的重视和研究，针对不规则三角网格和多分辨率模型的特点，总结前人在这方面的有关算法和数据结构，对构建可扩展的多分辨率地形应用框架做了初步研究。     

一种基于外存的地形实时绘制方法

为了解决地形模型由于受内存限制而无法进行实时绘制的问题，提出了一个有效的基于外存的海量地形数据实时可视化框架，该框架由三层体系结构构成：管理层，调度层，自适应LOD活动地形渲染层。利用该框架进行海量地形的实时绘制，理论上可以达到绘制速度与地形规模基本无关。文章给出了该框架的一个实现，并通过对36块具有500万个三角片的地形进行测试，可以达到25帧/秒的实时绘制速率，验证了该框架的有效性。     

一种快速多分辨率运动估计算法

本文提出了一种快速多分辨率运动估计算法基于内容的快速多分辨率运动估计算法.它充分利用了运动矢量在空间相邻块和分层父子块之间的相关性,缩小运动搜索范围,降低了运算复杂度.该算法在搜索过程中根据图象的内容(运动类型)设置阈值进行灵活处理,提高了块匹配的搜索速度.该算法具有基于内容搜索的特点.实验结果表明,该算法减少了搜索次数,在保持几乎相同的重构图象质量下,较DS、MRMCS等算法搜索速度快.     

基于多分辨率的H.264多参考帧运动估计算法

提出一种基于多分辨率的H.264多参考帧运动估计算法,通过引入多分辨率的思想,迅速得到第1个参考帧的运动矢量,利用该运动矢量和已建立的临时矢量映射表预测其余参考帧的运动矢量,无须对多参考帧中的每一帧都进行同等复杂度的运动搜索。在x264编码平台下的实验结果表明,该算法在保持H.264编码器编码性能的同时,可显著提高编码器的编码速度。     

基于块运动类型的自适应菱形运动估计搜索算法

基于对图像序列运动矢量时空相关性和中心偏置特性的研究，对传统的菱形算法进行了改进，设计了自适应大菱形搜索模板，提出了一种基于块运动类型的自适应菱形运动估计算法，对大运动块进行起始点预测，再划分相对运动类型，对不同运动类型的块自适应地采用不同的搜索策略。实验结果证明，图像质量较好时，该算法相比运动矢量场自适应搜索算法，加快了搜索速度，降低了计算复杂度。     

基于鲁棒M-估计器的全局运动估计方法

提出一种改进的基于鲁棒M-估计器的全局运动估计方法,在图像像素残差上采用在统计上鲁棒的M-估计目标函数,引入简化的像素残差权值函数作为二值函数,改进了全局运动估计中去除噪声点的方法。实验结果表明,改进算法的运动精度高,对大多数的图像序列都有较好鲁棒性且计算量小。     

基于运动估计共享的雾霾视频压缩方法

现有视频压缩技术中几乎没有同时对视频进行压缩和去雾的方法,针对这一现象,提出了一种基于运动估计共享的雾霾视频压缩方法,在改进已有去雾算法的基础上,利用运动估计将视频去雾与视频压缩有效地结合,在消除视频中的雾霾信息、避免对雾霾进行压缩的同时,减少视频的传输带宽和存储空间.     

结合率失真优化的自适应全局运动估计方法

全局运动估计的关键在于全局运动模型的选择。结合率失真优化理论,提出一种自适应全局运动估计方法来达到编码优化的目的。该方法的主要思路是：对同一帧图像,分别使用平移运动模型、六参数运动模型和十二参数运动模型进行编码,用率失真优化算法计算3种运动模型下的拉格朗日代价函数值,拉格朗日代价函数值最小的运动模型被选为最佳的当前帧的运动模型。实验证明,该方法具有较好的鲁棒性,对不同分辨率的视频序列均有不同程度的编码增益。     

一种基于自适应梯度的运动估计算法

给出了一种基于Horn-Schunck的改进光流估计算法,计算了当前帧的前向梯度、后向梯度,根据代价函数自适应地选择前向梯度与后向梯度,减小光流估计时的遮挡问题。试验表明该算法是有效的。     

基于三参数模型的快速全局运动估计

提出了一种新的全局运动估计方法——基于三参数模型的快速全局运动估计.新的参数模型在保证准确性的同时,使用更少的参数来描述和估计全局运动,从而简化了计算复杂度.此外,对光流场计算做出了两方面改进：（1）提出了宏块预判的方法,计算光流场前对宏块的梯度信息进行预分析,通过减少参与计算的宏块数目提高光流场的计算速度;（2）提出了快速估计宏块运动向量的方法,在块匹配的过程中同时考虑图像的梯度和灰度信息,通过引入更多的约束提高运动向量的计算速度.实验证明了该方法的有效性.     

基于矢量相关性的自适应运动估计搜索算法

为了减少运动估计的计算量,提高视频压缩编码的效率,提出了一种基于矢量相关性的自适应运动估计搜索算法(简称NAME算法),该算法通过判断当前所要编码块的左、上、右上3个相邻块所对应的运动矢量之间的相关性,将所要编码的块划分为相关类型块和独立类型块,并自适应地对相关类型块和独立类型块采用不同的搜索方式以减少搜索点数并保证搜索准确度。仿真结果表明,该算法与全搜索、菱形搜索和六边形搜索等快速算法相比,在保证图像质量的前提下,搜索速度有了明显的提高。     

基于视频压缩的多分辨率预测菱形搜索算法

为了减小视频压缩编码标准中运动估计算法的计算复杂度和提高运动补偿的准确性,考虑到视频图像质量和算法运行时间两者之间的关系,提出一种多分辨率预测菱形运动估计搜索算法,利用同一视频图像中的相邻宏块运动矢量相似的特征,预测当前块的搜索起点,采用大小不同的搜索匹配宏块,减少搜索范围和搜索点数目。实验结果表明,该算法与经典菱形搜索算法相比,搜索时间平均减少了0.5 ms,信噪比平均提高了0.5 dB。